Лучшие книги по машинному обучению: топ-10, рейтинг 2024

Мы собрали лучшие книги по машинному обучению, которые хорошо зарекомендовали себя по реальным отзывам клиентов в 2024 году.

Книги по машинному обучению дают много полезной информации, но остаются лишь теорией, которую сложно применить. Без обратной связи трудно понять, правильно ли вы понимаете и используете новые знания. Курсы, напротив, предоставляют возможность напрямую взаимодействовать с экспертами, которые помогут скорректировать ошибки и усвоить материал на более глубоком уровне. Такой подход делает обучение более полным и результативным.

Если вы хотите глубоко разобраться в машинном обучении, 👉 рекомендуем лучший образовательный продукт в этой теме за 2024 год по соотношению цена-качество и по реальным отзывам учеников.

1. Автор: Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль. Название книги:

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 800

Краткое описание: Эта книга является фундаментальным ресурсом для тех, кто хочет углубленно изучить нейронные сети. Авторы — признанные эксперты в области глубокого обучения, предоставляют теоретическую базу и практические примеры, которые помогают читателям понять сложные концепции.

Об авторе: Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарон Курвилль — ведущие исследователи в области искусственного интеллекта и глубокого обучения.

Чему научитесь: понимать архитектуры нейронных сетей, применять методы глубокого обучения, решать задачи классификации и регрессии, использовать фреймворки для глубокого обучения.

2. Автор: Кристофер Бишоп. Название книги:

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 738

Краткое описание: Эта книга идеально подходит для студентов и инженеров, желающих систематизировать знания в области статистического машинного обучения. Книга изложена достаточно доступно и включает множество примеров и упражнений.

Об авторе: Кристофер Бишоп — профессор компьютерных наук и ведущий исследователь в области машинного обучения.

Чему научитесь: статистическим методам машинного обучения, распознаванию образов, байесовским сетям, методам кластеризации.

3. Автор: Андреас Мюллер, Сара Гвидо. Название книги:

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 400

Краткое описание: Эта книга предлагает практическое введение в машинное обучение с использованием популярной библиотеки Scikit-learn. Читатели шаг за шагом знакомятся с процессом построения, оценки и оптимизации моделей машинного обучения.

Об авторе: Андреас Мюллер — разработчик Scikit-learn, а Сара Гвидо — инженер данных с большим опытом работы в индустрии.

Чему научитесь: использовать Scikit-learn, создавать модели машинного обучения, обрабатывать данные, интерпретировать результаты, внедрять модели в приложения.

4. Автор: Питер Харрингтон. Название книги:

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 400

Краткое описание: Эта книга объясняет основы машинного обучения через практические проекты. Автор фокусируется на Python и описывает ключевые алгоритмы, включая регрессию, деревья решений и нейронные сети.

Об авторе: Питер Харрингтон — специалист в области машинного обучения и автор популярного блога по Python.

Чему научитесь: реализовывать алгоритмы машинного обучения, работать с библиотеками Python, анализировать данные, использовать модели для прогнозов.

5. Автор: Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили. Название книги:

Средняя оценка: 4.7/5

Число страниц: 770

Краткое описание: Книга идеально подходит для тех, кто уже знаком с Python и хочет углубиться в машинное обучение. Основное внимание уделяется практическому использованию алгоритмов и библиотек Python.

Об авторе: Себастьян Рашка — профессор компьютерных наук, а Вахид Мирджалили — исследователь в области ИИ и данных.

Чему научитесь: решать реальные задачи с помощью Python, применять современные библиотеки, оптимизировать модели, работать с большими наборами данных.

6. Автор: Франсуа Шолле. Название книги:

Средняя оценка: 4.8/5

Число страниц: 504

Краткое описание: Автор — создатель Keras — предлагает глубокий взгляд на искусственные нейронные сети. Книга подходит для новичков и помогает быстро освоить глубокое обучение с использованием Keras и TensorFlow.

Об авторе: Франсуа Шолле — разработчик Keras, одной из самых популярных библиотек для глубокого обучения.

Чему научитесь: строить и обучать нейронные сети, работать с Keras и TensorFlow, анализировать и улучшать модели, понимать архитектуры CNN и RNN.

7. Автор: Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман. Название книги:

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 745

Краткое описание: Эта книга считается "библией" статистического машинного обучения. Она охватывает широкий спектр тем, от регрессии до ансамблевых методов.

Об авторе: Авторы — признанные эксперты в статистике и машинном обучении, авторы многочисленных научных работ.

Чему научитесь: статистическим методам, регрессии и классификации, глубокому анализу данных, пониманию методов ансамблей.

8. Автор: Оливер Теофилович. Название книги:

Средняя оценка: 4.3/5

Число страниц: 450

Краткое описание: Эта книга предлагает практические кейсы для применения алгоритмов машинного обучения в реальных проектах, начиная от предсказаний до рекомендаций.

Об авторе: Оливер Теофилович — инженер данных с опытом работы в международных компаниях.

Чему научитесь: применять алгоритмы в бизнесе, работать с реальными данными, строить рекомендательные системы, оптимизировать производительность моделей.

9. Автор: Эйван Дж. Каннингем. Название книги:

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 390

Краткое описание: Основное внимание уделено теоретическим аспектам машинного обучения. Книга подходит для тех, кто хочет глубже изучить математику за алгоритмами.

Об авторе: Эйван Дж. Каннингем — преподаватель в университете и консультант по ИИ.

Чему научитесь: разбираться в математике алгоритмов, понимать принципы работы моделей, применять теорию на практике, изучать новые методы.

10. Автор: Дмитрий Ушаков. Название книги:

Средняя оценка: 4.2/5

Число страниц: 320

Краткое описание: Эта книга предназначена для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. Простые примеры и пошаговые инструкции помогут быстро освоить основы.

Об авторе: Дмитрий Ушаков — специалист в области анализа данных и преподаватель.

Чему научитесь: работать с базовыми алгоритмами, писать код для машинного обучения, понимать процессы предобработки данных, тестировать модели.

1. Какие книги лучше для начинающих в машинном обучении?

Книги Франсуа Шолле и Дмитрия Ушакова прекрасно подходят для новичков.

2. Какие книги выбрать для глубокого обучения?

Рекомендуются книги Яна Гудфеллоу и Франсуа Шолле.

3. Где изучить практические аспекты машинного обучения?

Книга Андреаса Мюллера идеально подходит для практиков.

4. Какие книги содержат математические основы?

Книги Кристофера Бишопа и Эйвана Каннингема фокусируются на математике.

5. Что лучше: книги или курсы?

Книги дают теоретические знания, а курсы — практический опыт.

6. Какие книги охватывают Scikit-learn?

Книга Андреаса Мюллера полностью посвящена Scikit-learn.

7. Какие книги помогут изучить Keras и TensorFlow?

Книга Франсуа Шолле описывает работу с Keras и TensorFlow.

8. Где найти примеры реальных проектов?

Книга Оливера Теофиловича предлагает практические кейсы.

9. Какие книги подойдут для анализа больших данных?

Книга Себастьяна Рашки идеально подходит для работы с большими данными.

10. С чего начать изучение машинного обучения?

Начните с книги Дмитрия Ушакова для изучения основ.

Чему научитесь: использовать библиотеки Scikit-Learn и TensorFlow, строить и обучать модели, обрабатывать данные, оценивать и улучшать модели.